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声学回声消除与波束成形语音增强方法研究

摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第6-12页
    1.1 选题的背景及意义第6-7页
    1.2 麦克风阵列技术第7页
    1.3 发展历程及研究现状第7-11页
        1.3.1 波束成形第7-10页
        1.3.2 语音重叠帧检测第10-11页
        1.3.3 声源定位第11页
    1.4 本文结构安排第11-12页
2 相关背景知识第12-22页
    2.1 信号处理数学基础第12-13页
    2.2 回声消除背景知识第13-18页
        2.2.1 自适应滤波器第14页
        2.2.2 LMS算法第14-17页
        2.2.3 NLMS算法第17-18页
    2.3 麦克风阵列声源测向算法第18-22页
        2.3.1 传统谱估计法第18页
        2.3.2 Capon最小方差算法第18-19页
        2.3.3 MUSIC算法测向第19-22页
3 声学回声消除第22-36页
    3.1 基于WebRTC的AEC算法第22-26页
        3.1.1 算法简介第22页
        3.1.2 AEC算法流程第22-24页
        3.1.3 远端和近端信号延时对齐第24-25页
        3.1.4 非线性处理(NLP)第25-26页
    3.2 改进算法第26-30页
        3.2.1 分块频域自适应滤波算法第26-27页
        3.2.2 联合最优NLMS算法第27-28页
        3.2.3 改进算法第28-30页
    3.3 性能评估第30-36页
        3.3.1 实验条件第30-31页
        3.3.2 实验波形图第31-32页
        3.3.3 ERLE和SER测试第32-33页
        3.3.4 归一化失配率第33-36页
4 改进LCMV结合WPF波束成形算法第36-52页
    4.1 波束成形算法第36-39页
        4.1.1 波束成形最优权重矢量第36页
        4.1.2 MVDR算法第36-37页
        4.1.3 LCMV算法第37-38页
        4.1.4 GSC结构第38-39页
    4.2 基于LCMV和后置滤波的波束成形算法第39-46页
        4.2.1 改进的自适应波束成形第39-43页
        4.2.2 语音重叠帧检测算法第43-46页
        4.2.3 说话人索引第46页
    4.3 性能评估第46-52页
        4.3.1 实验条件第46-47页
        4.3.2 实际录音增强第47-48页
        4.3.3 语音分离能力评估第48-49页
        4.3.4 输出信干噪比评估第49-50页
        4.3.5 增强语音MOS值第50-52页
结论第52-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-59页

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